Để tính chỉ số EMA của chứng khoán người ta sử dụng phương pháp nào sau đây:

Quy trình khai thác dữ liệu (Data Mining) thường bao gồm các bước sau:

1. Data Understanding (Hiểu dữ liệu): Bước này liên quan đến việc thu thập, mô tả và khám phá dữ liệu để hiểu rõ hơn về nó.
2. Data Preparation (Chuẩn bị dữ liệu): Bước này bao gồm làm sạch, chuyển đổi và tích hợp dữ liệu để sẵn sàng cho việc khai thác.
3. Data Mining (Khai thác dữ liệu): Đây là bước chính, sử dụng các thuật toán và kỹ thuật để tìm kiếm các mẫu và tri thức ẩn chứa trong dữ liệu.
4. Evaluation (Đánh giá): Bước này đánh giá các mẫu và tri thức được khám phá để xác định tính hữu ích và độ tin cậy của chúng.

Trong các lựa chọn trên, "Data mining" thực chất là một bước trong quy trình khai thác dữ liệu, chứ không phải là một bước của quy trình đó theo nghĩa rộng.

Thuộc tính "Loại khách hàng" với các giá trị "VIP", "Premium" và "Economic" thể hiện một thứ tự hoặc cấp bậc nhất định. "VIP" có thể được coi là cao cấp hơn "Premium", và "Premium" cao cấp hơn "Economic". Do đó, đây là thuộc tính thuộc kiểu dữ liệu xếp hạng/thứ tự. Các giá trị có thể so sánh và sắp xếp được theo một thứ tự có ý nghĩa.

Tiền xử lý dữ liệu là quá trình chuẩn bị dữ liệu thô để có thể sử dụng cho các mô hình học máy hoặc phân tích. Quá trình này bao gồm các bước như làm sạch dữ liệu (xử lý các giá trị thiếu, loại bỏ nhiễu), chuyển đổi dữ liệu (ví dụ: chuẩn hóa, rời rạc hóa), và rút gọn dữ liệu (giảm số lượng thuộc tính hoặc mẫu). Thu thập dữ liệu là một bước riêng biệt, xảy ra trước khi tiền xử lý dữ liệu. Vì vậy, thu thập dữ liệu không thuộc quá trình tiền xử lý dữ liệu.

Rời rạc hóa dữ liệu (discretization) là quá trình chuyển đổi dữ liệu liên tục (ví dụ: dữ liệu số học) thành dữ liệu rời rạc (ví dụ: các khoảng giá trị). Điều này thường được thực hiện khi các thuật toán hoặc mô hình phân tích dữ liệu hiệu quả hơn với dữ liệu rời rạc, hoặc khi cần đơn giản hóa dữ liệu để dễ hiểu và xử lý hơn. Trong các lựa chọn trên, chỉ có dữ liệu thuộc kiểu số học là cần rời rạc hóa.

Phân lớp dữ liệu (classification) là một phương pháp học có giám sát (supervised learning). Trong học có giám sát, mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu đã được gán nhãn, tức là mỗi điểm dữ liệu đã được xác định thuộc về một lớp cụ thể. Mục tiêu của mô hình là học cách ánh xạ từ các đặc trưng của dữ liệu đến các nhãn lớp này, để sau đó có thể dự đoán nhãn cho các điểm dữ liệu mới chưa được gán nhãn. Các phương pháp không giám sát thì không sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn trước.